PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。
很多平台类应用或系统（如电商CRM平台、仓库订单平台等等），它们的服务模型是围绕用户维度（这里的用户维度可以是一个卖家或品牌，可以是一个仓库，等等）展开的。因此，这类型的平台业务，为了支持业务系统的水平扩展性，业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
本篇为下篇，主要对MySQL内存限制特性进行解读，代码基于8.0.28。本文将围绕该项工作的改动、设计实现等方面展开介绍。
本方案实现在阿里云Serverless函数计算服务中搭建图片批量打马赛克服务，具备自动将用户上传到OSS桶内的图片批量打上马赛克功能，实现用户敏感信息自动化处理。
阿里云CDN下载加速解决方案旨在通过全球调度中心智能化地将客户端的下载请求精准调度到分布于全球的最优CDN边缘节点，同时依托海量带宽储备及强大的CDN控制逻辑让企业省心省力地为用户带来极速下载体验，助力企业获得更大的市场回报。
在本文中，我们将深入探讨为何选择 iLogtail，以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能，我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出，帮助您做出明智的技术选择。
在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
